close all;
clear all;
clc;
interval = [-20 15];

mu1=-6;
sigma1=sqrt(30);
prior1=0.3;

mu2=4;
sigma2=sqrt(10);
prior2=0.7;

X = linspace(interval(1),interval(2),5000);
Y_class = classpdf(X, mu1, mu2, sigma1, sigma2);

Evidence = evidence(Y_class, prior1, prior2);

Posterior = post(X, mu1, mu2, sigma1, sigma2, prior1, prior2);

Merkmal = [-15 -10 -5 0 5 10];

Post_bayes = post (Merkmal, mu1, mu2, sigma1, sigma2, prior1, prior2);
Label = (Post_bayes(2,:) > Post_bayes(1,:)); %liefert true/false bzw. 0/1
Label = Label+1;    
disp('Klassifizierte der Merkmale:');
Merkmal
Label
 
plot(X, Posterior(1,:), 'b');
hold all;
plot(X, Posterior(2,:), 'r');

index = find (Posterior(1,:) < Posterior(2,:), 1, 'first');
plot ([X(index) X(index)],[0 1],'k--');

plot(X,Y_class(1,:).*prior1, 'b--');
plot(X,Y_class(2,:).*prior2, 'r--');

for i=1:length(Merkmal)
    if Label(i)==1
        plot(Merkmal(i), 0.5, 'bo')
    else
        plot(Merkmal(i), 0.5, 'ro')
    end
end
        

grid on;
legend('Posterior Klasse 1','Posterior Klasse 2','Graphical Decision Boundary',...
    'Gewichtete PDF Klasse 1','Gewichtete PDF Klasse 2', ...
'Klassifiziertes Merkmal Klasse 1', '-"-', '-"-','Klassifiziertes Merkmal Klasse 2','-"-', '-"-');
